package com.dexter.year2023.charpter5_queue_map.level3;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * LeetCode 146. LRU 缓存
 * <p>
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 * <p>
 * 示例：
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 * <p>
 * 提示：
 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 10000
 * 0 <= value <= 105
 * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
 *
 * @author Dexter
 */
public class LRUCache {
    /**
     * 提交结果：已通过 - 时间击败48.32% 的Java用户，内存击败76.71% 的Java用户
     */
    class DLinkedNode {
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;

        /**
         * 空参构造
         */
        public DLinkedNode() {
        }

        /**
         * 有参构造
         *
         * @param _key
         * @param _value
         */
        public DLinkedNode(int _key, int _value) {
            key = _key;
            value = _value;
        }
    }

    /**
     * 哈希表
     */
    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head, tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        // 头尾 伪结点
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    /**
     * 哈希表的相关操作
     */
    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            // 不存在，返回 -1
            return -1;
        }
        // 存在，操作双向链表：移动结点到头部
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            // 不存在，创建一个新结点
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
            // 1.操作哈希
            cache.put(key, newNode);
            // 2.操作双向链表，添加头结点，涉及容量的判断
            addToHead(newNode);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                // 超出容量，删除尾结点
                DLinkedNode tail = removeTail();
                cache.remove(tail.key);
                --size;
            }
        } else {
            // 存在，操作双向链表：移动结点到头部 (value更新为新传入的value)
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    /**
     * 双向链表的相关操作
     */
    private void addToHead(DLinkedNode node) {
        // 1.添加头结点，连4根线
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(DLinkedNode node) {
        // 2.删除该结点
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
        // 3.移动该结点至头结点
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private DLinkedNode removeTail() {
        // 4.删除尾结点
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 测试用例
        LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
        lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
        lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
        System.out.println(lRUCache.get(1));    // 返回 1
        lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
        System.out.println(lRUCache.get(2));    // 返回 -1 (未找到)
        lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
        System.out.println(lRUCache.get(1));    // 返回 -1 (未找到)
        System.out.println(lRUCache.get(3));    // 返回 3
        System.out.println(lRUCache.get(4));    // 返回 4
    }
}
